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投资研究

试用

用 Cue 跑「投资研究」场景的深度研究：覆盖个股估值与股价分析、产业链潜力股挖掘、财报分析、个股基本面与风险体检、个股快评、指数估值与宽基对比、可转债强赎预警等核心搭子，多源公开数据交叉、结论带来源。从短线资金流向到中长线估值模型全周期分析，产出含估值击球区判断、可复核的深度投研底稿。

它能做什么

用 Cue 跑「投资研究」场景的深度研究：覆盖个股估值与股价分析、产业链潜力股挖掘、财报分析、个股基本面与风险体检、个股快评、指数估值与宽基对比、可转债强赎预警等核心搭子，多源公开数据交叉、结论带来源。从短线资金流向到中长线估值模型全周期分析，产出含估值击球区判断、可复核的深度投研底稿。

技能文档

Cue「投资研究」研究 skill

加载本 skill 后，你可以用 Cue 跑这个场景的深度研究（多源公开数据交叉、结论带来源链接）。

何时用

投资研究：财务与业绩、公司事件与资本运作、信披与监管。

当前可用搭子（仅供理解；运行时以 live 为准）

  • 个股估值与股价分析：融合短线资金流向与中长线估值模型，全周期分析——短期看情绪博弈与支撑压力，中长期看业绩兑现与安全边际。
  • 产业链潜力股挖掘：寻找下一个领涨龙头。梳理产业链传导路径，基于基本面与弹性逻辑，挖掘具备业绩爆发潜力的“隐形冠军”。
  • 财报分析：分层获取上市公司全量财务科目与指标，做审计前置检查、三表交叉分析与造假风险排查，产出含估值击球区判断的深度财报研报。
  • 个股基本面与风险体检：穿透公司的业务、三年三表、杜邦拆解、估值与行业横比，把财务事实、经营质量与风险信号放进同一份可复核的基本面体检底稿。
  • 个股快评：三分钟扫一只股票:估值现在位于历史哪个分位、财务有没有触发典型雷区信号、近期有没有重要事项,产出散户三十秒可读完的一页快
  • 标的深度速览：对[目标_主体]进行基本面全景扫描，穿透财务健康度、治理结构及产业链议价能力，结合同业对比与资本市场表现，输出数据驱动、
  • 指数估值与宽基对比：整合指数的行情、估值分位与区间表现并横比主要宽基，产出指数位置、估值高低与相对强弱的可复核底稿。
  • 可转债强赎与风险事件预警：监测可转债的强赎触发、转股价调整、评级变动与持有人结构变化，预警到期兑付与条款博弈风险，产出持仓风控可直接使用的风险事件

准备 Cue runner（首次用时，幂等）

本 skill 不自带脚本，靠 Cue 开源 runner 跑研究。先确认 runner 是否就绪：

  • 若你已安装 cue-skills（或本 skill 来自整包发布）→ 直接用其中的 cue-research/scripts/research_run.py，跳过本节。
  • 否则克隆开源仓（含 cue-research + cue-buddy 全套依赖），有则更新、无则克隆（GitHub 不通走镜像）： 
    if [ -d ~/.cue/cue-skills/.git ]; then
  git -C ~/.cue/cue-skills pull --ff-only
else
  git clone https://github.com/sensedeal/cue-skills ~/.cue/cue-skills \
    || git clone https://gitee.com/sensedeal/cue-skills ~/.cue/cue-skills
fi
    之后 runner = ~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py。需 git + python3（runner 仅用标准库）。

怎么跑（搭子是动态的，运行时查 live）

  1. 拉本场景当前搭子：GET https://cuecue.cn/api/playbook，找 secondary_category == "投资研究" 的 scene，读 buddies[]（每个有 template_id/title/goal）。若该场景当前不在返回里（临时未达展示门槛）→ 告知用户暂不可用。
  2. 选一个搭子：委托 cue-research 的匹配逻辑（其 +match/Stage-2：对 goal 做语义匹配、把用户的具体主体从匹配中剥离、弱命中先列 ≤2 候选确认）——不要只按字面 title 关键词裸选。取选中搭子的 template_id。
  3. 确认 credits（强制）：跑深度研究消耗 credits。运行前显式问用户「将用搭子 X 跑【主体】，耗 credits，是否继续？」并等确认。
  4. 跑：python3 ~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py --query "<用户主体/问题>" --template-id （用上一节就绪的 runner 路径；已装 cue-skills 则用你本地的 cue-research/scripts/research_run.py）。深度研究 3–15 分钟；长跑 live 流常不带报告段，用 replay 取最终报告。 读 runner 末行 RESULT ok|empty：empty → 告知用户本次未取到内容、可换主体/搭子重试，不要编造。
  5. 回报：把带来源链接的报告交给用户，不去掉来源、不杜撰。

前置

  • Cue 账号 API key（cue CLI 登录后在 ~/.cue/config.json，runner 自动读）；新账号送免费积分（注册 50 + 每天 10），可先免费试。
  • git + python3（自举 runner 用；runner 仅标准库）。
  • 跑深度研究消耗 credits；只覆盖公开数据，不替代尽调/法律/核保。

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